智慧物流可极大地促进了物流产业优化和管理的透明度,实现了物流产业各个环节信息共享和协同运作,以及社会资源的高效配置。在新形势下,大数据的广泛应用,为智慧物流建设提供有力的支撑,物流大数据已成为智慧物流建设的着力点。
大数据环境下,智慧物流的快速发展,大大提升了物流效率凸显出与传统物流的差异化。现要求物流管理专业人才具有大数据分析处理、科技创新以及信息技术应用能力,现与传统的大数据专业课程差异巨大,无法实现课程的直接转换,那对物流管理专业培养人才有了更大的挑战,针对物流大数据实验室的建设,主要症结如下:
1)缺乏新型课程体系
2)缺乏大数据背景教师
3)实验室搭建困难
4)课程体系与企业脱节
基于物流大数据实验室现状,高校亟需加强与大数据企业的联合与协作,全方面落实,从思想、教学、实训应用等方案,突出校企双方优势,共同培养出具有大数据背景的物流专业人才。
1)建立新型课程体系
2)建立先进的多功能实验室
3)建立新型项目实训模式
4)加强校企合作
泰迪科技能够提供全方位的实验室建设服务和校企合作服务。其中实验室服务体系涵盖了基础设施建设、软件平台建设、资源建设等内容。校企合作服务则囊括了12个方面,包括人才培养模式,教材课程在资源年建设、教师教学团队建设、技能大师工作室、社会服务、人才认证、校外实践基地、大数据省赛等。整体架构图所示。
实验室建设作为高校教育实施教学活动的重要场所和载体,同时作为高职教育培养应用型人才的场所,能否根据院校专业建设要求,提供与专业教学实训要求相配套的基础设施,为高校专业建设提供服务,显得至关重要。
1)教学实训
建设物流大数据实验室后,可提供视频、PPT等教学资源在线授课交流,线上线下教学满足学生多维度学习技术知识;支持老师线上布置作业和考试,学生在线完成作业和考试测评,并在线跟踪学生学习进度与成果,使得教师对学生的平时成绩打分有据可依;提供在线聊天室和论坛讨论区等多种师生互动平台,提升问题讨论交流质量;学生可在宿舍、教室等校园网覆盖地方进行理论知识学习和实操训练,做到“随时随地”学习。多维度夯实学生的大数据技术基础。
2)项目实训
建设物流大数据实验室后,可提供物流相关的大数据分析实训环境,教学采用来自真实项目的实际案例,教学过程实践融入理论,更强调学生的实际解决业务问题的能力,能够在最短的时间内使学生在专业技能、实践经验、工作方法、团队合作等方面提高。实训的最终目的是全面提高学生的职业素质,最终达到学生满意就业、企业满意用人的目的。
3)校内生产性实践
通过建设实训体系,可作为校内生产实践基地的软硬件基础,提供以下实践
功用:
(1)作为国培、省培实训环境;
(2)作为校内师资培训实训环境;
(3)作为专业的大数据相关考试考场建设基础。
物流大数据实验室整体基础设施如表所示。
2.3.1实训管理平台
物流大数据实训管理平台是面向我校物流大数据相关专业课程教学与实训的管理系统。平台以实训为核心,提供在线学习+实训的教学模式。平台课程资源包含课件、视频、实训指导书、数据和代码等资源,由浅至深引导学生学习并掌握物流大数据知识体系。
2.3.2Python编程实训平台
Python编程实训平台是面向我校实训课和课后训练的编程实训平台。采用容器技术部署方案,采用Docker技术,利用服务器资源部署JupyterHub实训环境,并与实训管理平台集成。支持从实训管理平台直接访问Python编程实训平台。
2.3.3物流互联网数据采集平台
物流互联网数据采集平台是由广东泰迪智能科技有限公司精心打造,是一款适用于高校大数据相关专业课程教学与实训的工具。平台采用图形用户界面,通过输入网页信息,快速抓取网页上文本、链接、图片、视频、文档文件等各类型数据;将数据存储在数据库,通过平台能够轻松查看网页数据。不仅能够帮助学生快速了解数据采集规则流程,还能够帮助老师减少数据采集课程备课成本,使用平台现有功能清晰易懂的讲解数据采集规则,展现数据采集结果;还能够帮助我校其他专业学生解决编程基础弱、爬虫编写困难等问题,轻松抓取网页数据。
2.3.4物流大数据挖掘建模平台
物流大数据挖掘建模平台是是面向我校大数据相关专业课程教学与实训的工具。平台通过拖拽的方式进行操作,能够快速熟悉分类、回归、聚类、时序、关联规则等领域的流程,以及各个算法的输入、输出、参数等内容;同时通过查看代码与修改源码实现对代码的熟悉,由浅入深,环环相扣。不仅能够帮助学生快速建立工程化思维,了解不同大数据挖掘建模流程;还能够帮助老师减少算法课程备课成本,能够使用平台现有的功能组件实现相关算法的授课;还能够帮助我校其他专业更好理解大数据挖掘建模的相关内容。
2.3.5物流数据可视化平台
物流数据可视化平台是由广东泰迪智能科技有限公司精心打造,是一款适用于高校教学和各领域企业的零门槛可视化工具。能够解决高校数据分析与可视化类课程教学、实训问题,学生通过运用计算公式计算,构建新的数据类型,整体提高学生的数据分析能力,同时学生可通过配置管理属性设计图表展示类型,也可以通过修改源码进行实现修改,观察图表的变化,实现对代码的熟悉,由浅入深,提升可视化的水平。平台采用B/S结构,用户不需要下载客户端,可通过浏览器进行访问。用户可在没有ECharts编程基础的情况下,通过拖拽的方式进行操作。平台基于公司多年大数据展示的积累,自主设计并开发了种类丰富的模板,将数据信息的可视化完美呈现,操作方便快捷,功能、视效内外兼修。
2.3.6智能分析报表与可视化平台
智能分析报表与可视化平台是面向高校大数据分析相关专业课程的教学与实训工具。该平台功能齐全、分析效率高、操作难度低,便于学生进行实践,巩固所学知识,帮助高校学生掌握数据可视化分析技能。平台包含数据连接与准备、数据的挖掘与分析、报表的制作与发布等大数据分析相关的全部阶段,通过对该平台的学习能全面掌握大数据分析的全过程,同时,也能针对大数据分析中的细分领域进行深入实训,比如数据清洗、仪表盘制作等。熟练掌握改平台可以让学生获得更多的就业机会,为企业、为社会输送大量数据分析人才。
2.4.1Excel/PowerBI课程
1.【基础】Excel数据获取与处理
2.【基础】Excel数据分析与可视化
3.【进阶】PowerBI数据分析与可视化
2.4.2Excel/PowerBI项目实战
1.【案例】疫情期间湘鄂省区物流数据分析【Excel】
2.【案例】供应链商品销售数据分析【Excel】
2.4.3Python拓展课程
1.【基础】Python编程基础(第二版)
2.【基础】Python数据分析与应用
2.5.1武汉学院
武汉学院项目建设内容清单如表所示。
2.5.2深圳职业技术学院
深圳职业技术学院实施项目建设内容清单如表所示。
2.5.3广州番禺职业技术学院
广州番禺职业技术学院-大数据分析与实战实训室建设项目建设内容清单如表所示。
2.5.4华北科技职业技术学院
华北科技职业技术学院实施项目建设内容清单如表所示。
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